
Construa Seu Primeiro Servidor MCP em C#: Um Guia Completo para IA Agentiva
Construa Seu Primeiro Servidor MCP em C#: Um Guia Completo para IA Agentic
Domine o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) com .NET e Azure OpenAI
O Que Você Vai Construir
Ao final deste tutorial, você terá um servidor MCP totalmente funcional que:
- Expõe lógica de negócios personalizada como ferramentas chamáveis por IA
- Integra-se perfeitamente com Azure OpenAI
- Gerencia autenticação e autorização
- Suporta operações de longa duração
Pré-requisitos
- SDK .NET 9.0 ou posterior
- Assinatura do Azure com acesso ao OpenAI
- Compreensão básica de C# e ASP.NET Core
- Familiaridade com conceitos de IA (útil, mas não obrigatório)
Parte 1: Entendendo o MCP
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está se tornando o "USB-C para IA" - uma maneira padronizada para agentes de IA se comunicarem com ferramentas e serviços externos. Pense nisso como um adaptador universal que permite que assistentes de IA interajam com sua lógica de negócios.
Por Que o MCP É Importante para Desenvolvedores .NET
- Padronização: Um protocolo para todas as integrações de IA
- Flexibilidade: Troque provedores de IA sem mudar suas ferramentas
- Pronto para Empresas: Autenticação e segurança integradas
- Suporte de Primeira Classe para .NET: SDK oficial da Microsoft
Parte 2: Configuração do Projeto
Passo 1: Criar o Projeto
# Crie uma nova API Web ASP.NET Core
dotnet new web -n WeatherMcpServer
cd WeatherMcpServer
# Adicione pacotes necessários
dotnet add package ModelContextProtocol.AspNetCore --version 1.0.0
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --version 2.0.0
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets
Passo 2: Configurar Segredos do Usuário
dotnet user-secrets init
dotnet user-secrets set "AzureOpenAI:Endpoint" "https://your-resource.openai.azure.com/"
dotnet user-secrets set "AzureOpenAI:ApiKey" "your-api-key"
dotnet user-secrets set "AzureOpenAI:DeploymentName" "gpt-4"
Parte 3: Construindo o Servidor MCP
Passo 3: Criar o Serviço de Clima
Crie Services/WeatherService.cs:
using System.Text.Json.Serialization;
namespace WeatherMcpServer.Services;
public record WeatherData
{
[JsonPropertyName("location")]
public string Location { get; init; } = string.Empty;
[JsonPropertyName("temperature")]
public double Temperature { get; init; }
}
public class WeatherService
{
public Task<WeatherData> GetWeatherAsync(string location)
{
var weather = new WeatherData
{
Location = location,
Temperature = 25.0
};
return Task.FromResult(weather);
}
}
Passo 4: Criar Ferramentas MCP
Crie Tools/WeatherTools.cs:
using ModelContextProtocol.Server;
using WeatherMcpServer.Services;
namespace WeatherMcpServer.Tools;
[McpServerToolType]
public class WeatherTools
{
private readonly WeatherService _weatherService;
public WeatherTools(WeatherService weatherService)
{
_weatherService = weatherService;
}
[McpServerTool(
Title = "Obter Clima Atual",
Description = "Obtenha as condições climáticas atuais para uma localização específica")]
public async Task<WeatherData> GetCurrentWeather(
[McpServerToolParameter(Description = "Nome da cidade ou localização")]
string location)
{
return await _weatherService.GetWeatherAsync(location);
}
}O artigo fornece um guia prático para desenvolvedores brasileiros que desejam implementar o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) em suas aplicações. Isso pode facilitar a integração de IA em serviços e melhorar a eficiência operacional das empresas.
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